Im Rahmen des Berufungsprojektes „Smart Systems & Advanced Data Analytics“ entsteht ein Demonstrator für einen Digitalen Zwilling in der High-Mix-Low-Volume Halbleiterfertigung am Beispiel des bisher kaum verstandenen Prozesses des chemisch-mechanischen Polieren (CMP).
Dazu werden die Daten von Prozessanlagen unterschiedlicher Hersteller und den zugehörigen Messanlagen in eine eigens entwickelte, auf open-source Software basierende Dateninfrastruktur eingespeist und Rohdaten automatisiert ausgewertet. Ressourceneffiziente, smarte Sensoren erlauben neben der Akquise zusätzlicher Daten auch die Anbindung von Anlagen ohne Datenschnittstelle, wie sie häufig im Forschungsbetrieb und kleinen- und mittelständigen Unternehmen verwendet werden.
Nutzerfreundliche Dashboards ermöglichen den Prozessingenieuren die Interaktion mit gesammelten Daten und daraus erstellten Modellen, zur gezielten Vorhersage, Überwachung und Optimierung von Prozessergebnissen. Im Vordergrund steht im Projekt die Optimierung hinsichtlich eines hohen, gleichmäßigen Materialabtrags über den Wafer bei gleichzeitiger Reduzierung von Defekten.
Aus Modellierungssicht werden im Projekt zwei grundlegende Herausforderungen Digitaler Zwillinge adressiert: Während für die Massenfertigung das Skalierungsproblem, also der Transfer von Modellen auf ähnlich Anlagen (Domain Adaptation) im Vordergrund steht, liegt die Herausforderung in der Forschung und in der High-Mix/Low-Volume Fertigung darin mit wenigen Daten auszukommen. Durch die Integration von Vorwissen unserer Projektpartner, in Form von Expertenwissen, physikalischen Wafer-Skalen Modellen und historischen Datensätzen entstehen schnell lernende, robuste und transferierbare Hybride Modelle.